RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안은 문서 검색부터 프롬프트 삽입까지의 실행 흐름을 통제하는 데서 시작한다고 설명했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 실행 시점 정책 평가와 메타데이터 필터링의 중요성을 정리했습니다.
#RAG#LLM
10005분
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필터 1
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안을 실행 흐름 제어 관점에서 설명하고, Microsoft·Meta·QueryPie의 정책 적용 구조를 비교했습니다. 프롬프트 삽입 전 세션·메타데이터 기반 평가와 감사 추적의 중요성을 강조했습니다.
#RAG#MCP
23005분
AI EXPO KOREA 2025 참가 후기
AI EXPO KOREA 2025 참가 후기
교보DTS가 AI EXPO KOREA 2025에서 생성형 AI 플랫폼과 보안 솔루션을 소개한 참가 후기를 공유했습니다. 실제 고객 환경에 적용 가능한 AI 솔루션과 협업 가능성을 확인했습니다.
#LLM#RAG
62005분
마케팅 파트너 업무 효율화 사례 : 정산서류 검토 500시간에서 단 몇 시간으로
마케팅 파트너 가입 서류 검토를 Claude와 Dify로 자동화해 500시간 업무를 몇 시간으로 줄였습니다. 개인정보 보안, 사람의 최종 검토, 워크플로우 도입 포인트도 함께 정리했습니다.
#LLM#AWS
21005분
카카오 AI 가드레일 모델, Kanana Safeguard 시리즈를 소개합니다.
생성형 AI 활용이 일상화되면서 안전한 상호작용을 위한 가드레일의 필요성을 소개했습니다. 카카오의 Kanana Safeguard 시리즈를 알리는 글입니다.
#LLM#ML
36005분
Flowise와 LLM을 활용한 에러 분석 자동화
Flowise와 LLM으로 서버 에러 원인 분석과 해결 가이드를 자동화한 사례를 소개했습니다. 요청 정보, API 스펙, 스택 트레이스를 함께 활용해 슬랙 알림과 협업 효율을 높였습니다.
#LLM#Flowise
79005분
에이닷 MCP 기반 API 통합과 적용 사례
기존 REST API를 MCP 표준 구조로 통합해 LLM 애플리케이션에서 Tool 형태로 활용한 사례를 다루었습니다.\nTool 추상화와 그룹 관리, 다양한 Transport 지원으로 연동 효율성과 유지보수성을 높였습니다.
#MCP#REST API
88005분
프롬프트리스(promptless) 에이전트가 내 번아웃 수치를 알려준다면?
프롬프트 없이 맥락 데이터를 읽어 먼저 개입하는 에이전트형 AI 개념을 정리했습니다. 번아웃 점수나 과소비 알림처럼 생활 개선 기능에 적용할 수 있는 가능성도 제시했습니다.
#LLM#event
42005분
MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.
#MCP#지식 그래프
73005분
NLWeb x MCP : Agentic Web의 서막
Microsoft의 NLWeb과 MCP를 소개하며 웹사이트를 자연어 대화형 AI 앱으로 바꾸는 개방형 구조를 설명했습니다. 벡터 검색과 LLM, MCP를 통해 웹 콘텐츠를 표준화된 방식으로 질의응답하는 흐름도 함께 다뤘습니다.
#MCP#LLM
34005분
문의 대응을 효율화하기 위한 RAG 기반 봇 도입하기
AWX 운영 문의를 줄이기 위해 RAG 기반 지원 봇을 도입한 사례를 소개했습니다. 사내 문서와 Slack 스레드를 벡터 검색해 1차 답변을 제공하고, 필요 시 관리자 호출로 넘기는 흐름을 구성했습니다.
#RAG#LLM
81005분
더 똑똑해진 카카오의 언어모델 Kanana 1.5, 상업 활용 가능한 오픈소스 공개
카카오가 자체 언어모델 Kanana 1.5를 공개했습니다. 상업 활용 가능한 오픈소스로 더 강력한 성능과 자유로운 사용성을 강조했습니다.
#LLM
54005분